つくばフォーラム2025

モバイル回線やデータセンタ（DC）を利用したサービス及び今後のIOWNサービスの普及では、大規模災害や故障の発生時における故障区間の早期切り分け・復旧が求められます。本技術では、遠隔から回線の常時監視を行い、回線故障時に故障区間の切り分けを即時行う遠隔光ノード技術を紹介します。

大規模なNWの故障対応では、複数のNWの構成情報やアラート、運用手順書等、多くのデータの参照と解析が必要であり、効率性と正確性の両立が求められます。
本展示では正確にAIで分析・対応を行う技術とそれを支える技術を紹介します。これにより故障対応時のゼロタッチ化​に加え、リモート・オンサイト業務のワンストップ化や、企業内NW管理などの法人ビジネスへの適用範囲拡大をめざします。

道路橋の撮影画像から数年後の劣化進行を予測した設備画像を生成するAIについて紹介します。このAIはあらかじめ学習した画像データと設置場所の環境情報（気温・降水量等）から道路橋の鋼材部に発生した腐食の経年変化を予測し、腐食が進行した様子がわかる画像を生成することができます。このAIを活用することで、現在、一律周期で実施している点検頻度の見直しや補修計画の最適化等が行え、保全コストを縮減できます。

熊谷市さまとNTTグループが共同実験を行っていたドローンとAIを活用した道路橋の検査システムについて紹介します。このシステムはドローンによる撮影画像からAIが鋼材に発生した腐食を検出し、さらに腐食の深さを推定します。これにより、画像から腐食による鋼材厚の減少量が把握できるため、道路橋の耐力計算が可能になり補修時期の最適化が可能で保全コストを削減できます。

社会的に注目を集めている道路陥没は、老朽化した地中埋設管の損傷や地下鉄の掘削工事に伴う土砂の流出等により、地盤が緩み空洞が生じることで発生します。事前に空洞を発見するために、現在は地上から地盤の空洞調査をしています。しかし、従来の電磁波による地中レーダ探査では、約2m以上の深さの探査が原理上不可能です。そこで、地盤を透過する宇宙線（ミューオン）を用いた計測技術を確立することで、約2m以上の深さの探査も可能となります。現状の取組のご紹介と検証で使用している計測器によるデモを行います。

抜け洩れの無い点群MMSの検討及び3Dモデル化技術の最適化と活用について、NTT点検業務の更なる効率化および他インフラ会社設備点検への適用性の評価結果を展示します。

アスベスト含有建材を除去する高出力レーザ技術を紹介します。レーザの照射方法を工夫することで作業時間の短縮を実証します。

レーザ光を用いて錆取りを行う際、誤って錆以外の物体や人に照射することは避けなければなりません。本展示では、レーザ光出射ヘッドから除錆対象物までの距離を常時測定し、作業者が予め設定した範囲から外れた場合にレーザ照射を即時に停止(禁止)するデモンストレーションを行います。

ドローンを活用したケーブル敷設について、ケーブルにかかる荷重シミュレーション技術により敷設環境における最適なケーブル敷設ルートを算出する技術を展示します。合わせてケーブル敷設に必要な機能を有する金物について展示します。

手掘り掘削を基本とする建柱施工のスマート化の１つとして安心・安全な重機掘削の実現に向け、狭隘領域（建柱時の掘削穴）で埋設物探知を可能とする地中探査手法を具体化するシステムを展示します。

施工の省力化を目指した樹脂を用いた軽量な新素材電柱を展示します。

地際腐食の進んだ鋼管柱に対して、補強部材の挿入する工法により、電柱建替えを不要とする技術を展示します。